Kareem M.
Leitender KI-Ingenieur
Erfahrungen
Sept. 2022 - Bis heute
3 Jahren 3 MonatenLeitender KI-Ingenieur
Walmart Inc
- Leitung der Architektur und Bereitstellung von Sparky, Walmarts generativem KI-Shopping-Assistenten, der von Millionen Kunden über die Walmart-App genutzt wird
- Entwicklung einer Schicht für konversationelles Verständnis mit auf den Einzelhandel abgestimmten LLMs, die natürliche Sprachanfragen interpretiert und mehrstufige Aufgaben steuert (z. B. Eventplanung, saisonale Empfehlungen und gebündelte Einkaufsabläufe)
- Optimierung tiefer neuronaler Architekturen in Sparkys Empfehlungssystem mit Transformern, CNNs und Attention-Netzwerken zur Steigerung der Genauigkeit
- Entwurf von Ranking- und Empfehlungssystemen mit Deep Learning und Reinforcement Learning zur Verbesserung der Relevanz
- Implementierung automatisierter Datenvalidierungs- und Anomalieerkennungs-Workflows, wodurch Eingabedatenfehler um 42 % verringert und die Modellstabilität verbessert wurden
- Aufbau von ETL-Workflows und Feature-Engineering-Pipelines mit PySpark und Pandas, wodurch die Datenvorbereitungszeit reduziert wurde
- Integration von FastAPI-Microservices zur Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen in Echtzeit, wodurch die API-Antwortlatenz im Vergleich zu Flask-Endpunkten um 40 % gesenkt wurde
- Verfeinerung der Empfehlungs-Ranking-Modelle, Steigerung der Klickrate um 12 % und der Warenkorbgröße um 9 %
- Verbesserung der Empfehlungsgenauigkeit von Sparky durch hybride Deep-Learning-Techniken und optimierte Inferenz-Pipelines, Reduzierung der Antwortzeit um 1,4 Sekunden
- Erzielung eines Anstiegs der Nutzerinteraktion um 35 % und einer Steigerung der Feature-Nutzung um 18 % innerhalb von sechs Monaten
März 2019 - Aug. 2022
3 Jahren 6 MonatenSenior KI-Softwareingenieur
Sam’s Club
- Entwicklung und Einführung einer KI-gestützten Ausgangsüberprüfungstechnologie – ersetzt manuelle Kassenbonkontrollen und verkürzt die Ausgangszeiten der Mitglieder um bis zu 23 %
- Konzipierung und Bereitstellung eines groß angelegten, computer-vision-basierten Ausgangsüberprüfungssystems, integriert in die Scan-&-Go-App zur automatischen Validierung von Kundenkäufen und Abschaffung manueller Kassenbonkontrollen
- Entwicklung von End-to-End-Services mit Node.js, Python (Flask) und React zur Verbindung von Visions-Erkennungs-APIs, Zahlungssystemen und Mitgliederkonten in Echtzeit und Gewährleistung nahtloser Synchronisation zwischen mobiler und In-Store-Erfahrung
- Aufbau und Optimierung von RESTful-APIs und Microservices auf AWS (Lambda, S3, EC2) zur Verarbeitung von Millionen täglicher Transaktionen mit 99,99 % Verfügbarkeit und sub-sekündigen Antwortzeiten
- Zusammenarbeit mit Data Scientists und ML-Ingenieuren zur Integration von Computer-Vision-Modellen für die Erkennung von Warenkorbartikeln; Steigerung der Objekterkennungsgenauigkeit um 22 % durch bessere Datenkennzeichnung, Vorverarbeitung und Inferenzoptimierung
- Leitung der Migration von monolithischer Architektur zu Microservices, Steigerung der Bereitstellungsgeschwindigkeit um 40 % und Ermöglichung unabhängiger Skalierung von Modulen für Visionsverarbeitung, Zahlungsprüfung und Kundenauthentifizierung
Okt. 2011 - Feb. 2019
7 Jahren 5 MonatenFull-Stack-Entwickler
HCL Tech
- Entwicklung rekurrenter und konvolutionaler neuronaler Netzmodelle zur Anomalieerkennung und NLP-Automatisierung, wodurch Fehler bei der Vorfallklassifizierung reduziert wurden
- Entwicklung von Algorithmen für Predictive Maintenance und Anomalieerkennung mithilfe von Zeitreihenanalyse und Bayesianischer Optimierung, was die Vorfallbearbeitungszeit um 35 % reduzierte
- Aufbau von Datenintegritäts- und Audit-Frameworks mit Schema-Validierung und Ausreißeranalyse, wodurch die Datenzuverlässigkeit in Kundenumgebungen erhöht wurde
- Verringerung der Lösungszeit für IT-Operations-Vorfälle um 35 % durch die Predictive-Maintenance-Automatisierung von AI-Force, was Enterprise-Kunden jährlich 2,5 Mio. $ einsparte
- Einsatz von NLP-basierten Systemen zur Ticketklassifizierung und Anomalieerkennung, wodurch die mittlere Lösungszeit sank
- Implementierung von MLOps-Praktiken in Kundenkonten, Verbesserung der Modellreproduzierbarkeit und Reduzierung der Bereitstellungslatenz
- Entwicklung von Legacy-Modernisierungsbeschleunigern zur Umwandlung von COBOL- und C++-Codebasen in Java-Architekturen, wodurch Modernisierungszeiträume um über 40 % verkürzt wurden
- Leitung der Entwicklung von AI Force – einer patentierten generativen KI-Plattform zur Automatisierung kritischer IT-Operations- und Softwareengineering-Aufgaben für globale Unternehmenskunden
Zusammenfassung
Senior Lead KI-Ingenieur, spezialisiert auf die Entwicklung und Implementierung skalierbarer KI-Plattformen für den Einzelhandel und Unternehmen. Experte für generative KI, Computer Vision und intelligente Automatisierung. Anerkannt dafür, wirkungsvolle, kundenorientierte Produkte zu liefern und funktionsübergreifende Teams zu leiten, um Forschung und Technik für solide Geschäftsergebnisse zusammenzubringen.
Sprachen
Englisch
FortgeschrittenAusbildung
Juni 2007 - Sept. 2011
Saint Vincent College
Bachelor-Abschluss · Informatik · Vereinigte Staaten
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